专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]机器学习模型训练方法及装置-CN201910327485.8在审
  • 周俊 - 创新先进技术有限公司
  • 2019-04-23 - 2020-10-27 - G06K9/62
  • 本公开提供一种用于模型训练的方法和装置。在全局模型装置处,将训练样本数据集分为多个独立的训练样本数据子集,利用各个训练样本数据子集来分别单独训练出多个全局子模型,该多个全局子模型进行模型融合后得到全局模型。在进行本地模型训练时,本地模型训练装置将无标记样本数据发送到全局模型侧,利用全局模型来得到该样本数据的标记值,然后,在本地利用该样本数据以及对应的标记值来训练出用户本地模型,并将所训练出的本地模型部署在用户本地进行模型预测服务利用该模型训练方法及装置,能够保护训练数据的数据泄露。
  • 机器学习模型训练方法装置
  • [发明专利]一种在线模型自动训练及部署方法及系统-CN201910049968.6有效
  • 张发恩;秦永强;赵江华;郑韬;刘亚萍;周江涛 - 创新奇智(合肥)科技有限公司
  • 2019-01-18 - 2020-11-27 - G06K9/66
  • 本发明提出了一种在线模型自动训练及部署方法及系统,包括:在每个项目下添加相应的训练任务,并将训练任务上传至任务队列;由训练平台从训练队列中获取新的训练任务,开始执行模型训练,在训练结束后进行模型验证,将训练过程状态和模型验证结果上传到模型管理平台;将模型导出并上传到模型管理平台,由模型管理平台根据模型信息进行后续的模型测试和部署;当用户选择模型测试或部署时,由模型部署平台利用模型管理平台下载指定模型并进行模型测试和部署;当测试通过后,将该模型文件部署在运行平台实施,以满足训练任务的任务需求。本发明通过用户初始简单配置,即可完成模型训练、测试和部署,做到简单操作、快速响应、持续迭代的目的。
  • 一种在线模型自动训练部署方法系统
  • [发明专利]一种基于动态采样的分类模型迭代加速方法及系统-CN202211512755.0在审
  • 李楠;彭斌;杨艺 - 凌云光技术股份有限公司
  • 2022-11-28 - 2023-03-14 - G06F18/241
  • 本申请提供一种基于动态采样的分类模型迭代加速方法及系统,所述方法通过加载待训练模型,得到待训练模型的初始化权重,并根据初始化权重调整训练轮数,按照特定的比例,将训练轮数分割为多个数组,并设置每个数组在训练时的梯度步长最后按照多个数组的训练顺序以及对应的梯度步长,对待训练模型交替进行全部训练和部分训练,直至待训练模型收敛。本申请提供的方法通过分割训练轮数,并在对应的数组筛选出部分较难学习的训练样本进行训练,再通过交替进行全部训练和部分训练的方式防止待训练模型的学习遗忘,以达到节省待训练模型训练时间,提升待训练模型训练效率的目的
  • 一种基于动态采样分类模型加速方法系统
  • [发明专利]一种模型训练方法、终端设备及计算机存储介质-CN202111164452.X在审
  • 周翊民;黄仲浩 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2021-09-30 - 2022-02-18 - G06K9/62
  • 本申请提供了一种模型训练方法、终端设备以及计算机存储介质。该模型训练方法包括:获取待训练图像;采用待训练图像训练多个阶段的老师模型;利用不同阶段的老师模型分别对学生模型进行训练,获取每个阶段的老师模型和学生模型对待训练图像的识别结果;按照识别结果获取老师模型的预测输出值和学生模型的预测输出值,并利用学生模型的预测输出值和老师模型的预测输出值计算学生模型的损失值,以及按照损失值调整所述学生模型模型参数。通过上述方式,本申请的模型训练方法采用多个阶段的老师模型分别对不同阶段的学生模型进行训练,从而使得学生模型在假扮老师模型的过程中不断接近甚至超过老师模型的性能。
  • 一种模型训练方法终端设备计算机存储介质
  • [发明专利]模型训练方法、装置以及计算机设备-CN201911165242.5在审
  • 吴安新;何其真;王瑜 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2019-11-25 - 2021-05-25 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种模型训练方法,该方法包括:获取训练数据,将所述训练数据划分为多个数据分片,所述多个数据分片至少包括第一数据分片和第二数据分片;拉取第一训练模型;根据所述第一数据分片对所述第一训练模型执行训练得到对应的第一训练参数,以及根据所述第二数据分片对所述第一训练模型执行训练得到第二训练参数;依次根据所述第一训练参数和所述第二训练参数对所述第一训练模型进行优化,得到第二训练模型。本发明还提供一种模型训练装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本发明能够通过将训练数据划分为多个数据分片,然后同时进行训练,并将训练参数依次对训练模型进行优化,从而提高模型训练速度。
  • 模型训练方法装置以及计算机设备
  • [发明专利]一种人工智能模型训练系统-CN202210333808.6在审
  • 堵葛亮;张志遵;朱瑞星 - 上海深至信息科技有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-07-01 - G06V10/96
  • 本发明涉及人工智能训练技术领域,具体涉及一种人工智能模型训练系统,包括:训练集生成模块、训练集生成模块根据一外部输入的模型需求对训练数据进行处理,以生成训练集;参数配置模块,参数配置模块根据一外部输入的训练控制指令生成训练配置参数;训练模块根据训练集和训练配置参数对人工智能模型进行训练,随后输出训练后的人工智能模型。本发明的有益效果在于:通过设置训练集生成模块和训练参数配置模块,使得用户可以直接根据自身对模型的期望需求生成相应的训练集和训练参数,进而在训练过程中可根据模型需求对模型训练的方向加以控制,从而得到想要的人工智能模型,提升了人工智能模型训练、调试的简便性。
  • 一种人工智能模型训练系统
  • [发明专利]模型训练方法、模型预测方法、分子筛选方法及其装置-CN202210139413.2在审
  • 徐鑫;李远鹏;王纵虎 - 北京晶泰科技有限公司
  • 2022-02-15 - 2022-03-15 - G16C20/70
  • 本申请提供一种模型训练方法、模型预测方法、分子筛选方法及其装置。该模型训练方法包括:获取若干初始分子数据集,其中,若干初始分子数据集分别按照不同的正负样本比例构建;构建初始模型,利用所述若干初始分子数据集分别训练所述初始模型,得到若干训练模型以及每一训练模型的预测结果,其中,每一初始分子数据集对应一个训练模型;基于所述预测结果获取所述训练模型的评价指标;按照所述训练模型的评价指标选择其中满足预设要求的训练模型作为最终的预测模型。通过上述方式,终端设备通过对不同数据集在模型上的表现,选择能够满足特定要求的模型作为最终产出模型,能够提高模型训练的针对性和效率。
  • 模型训练方法预测分子筛选及其装置
  • [发明专利]基于预训练模型的机器翻译方法及系统-CN202110029918.9有效
  • 张睦 - 语联网(武汉)信息技术有限公司
  • 2021-01-11 - 2023-07-28 - G06F40/58
  • 本发明提供一种基于预训练模型的机器翻译方法及系统,包括:使用破坏前后的第一语言语料库中的语料数据训练第一预训练模型,获取第二预训练模型;使用破坏前后的第二语言语料库中的语料数据训练第二预训练模型,获取第三预训练模型;使用破坏后的第一双语平行语料库中的语料数据和原第一双语平行语料库中第一语言的语料数据训练第三预训练模型,获取第四预训练模型;使用破坏后的第一双语平行语料库中的语料数据和原第一双语平行语料库中第二语言的语料数据训练第四预训练模型,获取第五预训练模型;基于第五预训练模型对辅助翻译模型训练,使用训练的辅助翻译模型对待翻译文本翻译,获取待翻译文本的译文。本发明实现提高预训练模型的适用性。
  • 基于训练模型机器翻译方法系统
  • [发明专利]一种少语料的语音模型训练及合成方法-CN202110561416.0有效
  • 曹艳艳;陈佩云 - 成都启英泰伦科技有限公司
  • 2021-05-22 - 2021-07-23 - G10L13/10
  • 一种少语料的语音模型训练及合成方法,包括模型训练及语音合成;所述模型训练包括如下步骤:S1.收集训练样本集;S2.对各个样本进行音素化处理,提取梅尔特征;S3.对语音模型进行训练,得到泛化模型MA;S4.将基准音色样本在泛化模型MA基础上做微调训练,得到基准模型MB;S5.将训练样本集的所有样本按音色分类,训练音色转化的转换模型MTR;S6.使用训练样本集的所有样本训练得到每个音色对应的个性声码器模型本发明仅需要基准音色较大数据量,即可实现对其他音色的少语料训练并得到合成音频所需模型模型训练时间缩短,通过转换模型和个性声码器模型训练,提升了后续语音合成效果。
  • 一种语料语音模型训练合成方法

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